人工智能与机器学习(1)——初识线性回归 目录 人工智能与机器学习(1)——初识线性回归 一.用excel中数据分析功能做线性回归练习 二.通过jupyter进行python编程实现线性回归练习 通过python实现 ...
一.简介 决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法,我们希望从给定的训练数据集学得一个模型 即决策树 ,用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果,一旦模型构建成功,对新样本的分类效率也相当高。 最经典的决策树算法有ID C . CART,其中ID 算法是最早被提出的,它可以处理离散属性样本的分类,C . 和CART算法则可以处理更加复杂的分类问题,本文重点介绍ID 算法 二. ...
2021-10-31 18:47 0 1303 推荐指数:
人工智能与机器学习(1)——初识线性回归 目录 人工智能与机器学习(1)——初识线性回归 一.用excel中数据分析功能做线性回归练习 二.通过jupyter进行python编程实现线性回归练习 通过python实现 ...
结点的路径对应了一个判定测试序列。 决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强——即 ...
下表为是否适合打垒球的决策表,预测E= {天气=晴,温度=适中,湿度=正常,风速=弱} 的场合,是否合适中打垒球。 天气 温度 湿度 风速 活动 晴 炎热 ...
本节使用的算法称为ID3,另一个决策树构造算法CART以后讲解。 一、概述 我们经常使用决策树处理分类问题,它的过程类似二十个问题的游戏:参与游戏的一方在脑海里想某个事物,其他参与者向他提出问题,只允许提20个问 题,问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解,逐步缩小 ...
上一篇介绍了决策树之分类树构造的几种方法,本文主要介绍使用CART算法构建回归树及剪枝算法实现。主要包括以下内容: 1、CART回归树的介绍 2、二元切分的实现 3、总方差法划分特征 4、回归树的构建 5、回归树的测试与应用 6、剪枝算法 一、CART回归树的介绍 回归树与分类树 ...
)。 本文根据最近学习机器学习书籍 网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各 ...
参考书籍:《机器学习》(周志华) 说 明:本篇内容为读书笔记,主要参考教材为《机器学习》(周志华)。详细内容请参阅书籍——第4章 决策树。部分内容参考网络资源,在此感谢所有原创者的工作 ...
1【单选题】一个运用二分查找算法的程序的时间复杂度是(B)。 A、指数级别 B、对数级别 C、常数级别 D、线性级别 2【单选题】人类对于知识的归纳总是通过(A)来进行的。 A、判断 B、枚举 C、猜想 D、预测 3【单选题】第一例专家系统是在(B)领域发挥作用的。 A、物理 ...